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Title: Modelo hidrológico para pronosticar caudales recesivos y estimar el coeficiente de agotamiento: caso río Jequetepeque aguas arriba de la presa “Gallito Ciego” - Contumazá, 2020
Advisor(s): Huamán Vidaurre, José Francisco
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.06.13
Issue Date: 18-Nov-2022
Institution: Universidad Nacional de Cajamarca
Abstract: El objetivo de la investigación fue proponer un modelo hidrológico para pronosticar caudales recesivos y estimar el coeficiente de agotamiento del río Jequetepeque, aguas arriba de la presa “Gallito Ciego” – Contumazá. Se utilizó caudales del período 1988-2019 de la estación “Yonán” ubicado en el río Jequetepeque. Se comparó once modelos hidrológicos de simulación de caudales recesivos de categorías exponenciales y potenciales. Estos fueron calibrados a partir del coeficiente de agotamiento (α), validados por los métodos de Split-Sample Test para la división de muestras e indicadores estadísticos, como: Nash-Sutcliffe (NS) Raíz del Error Cuadrática Medio (RMSE) Coeficiente de Determinación (R2) Error Estándar de Estimación (EEE) Índice de Willmott Modificado (IWM), resultaron fuera de la métrica de evaluación. Se propuso un modelo hidrológico ALVI de categoría exponencial, en función del coeficiente de agotamiento (α), área de la cuenca alta y el número de Neper. Para la simulación del modelo ALVI se estimó por calibración un coeficiente de agotamiento de 0,005 dia-1. Se validó el modelo a partir de indicadores estadísticos, obteniendo los siguientes valores: NS (0,84), RMSE (0,62), R2(0,97), EEE (0,66) y IWM (0,84). Estos indicadores estadísticos mostraron un elevado grado de confiabilidad. El modelo hidrológico ALVI propuesto, presenta la siguiente forma: (1.01*Q_0)/((e^(1,32*Ln(Q_0/Q_f -1).-(0,003*Ln(A)+0,0057)*t)+1) ). Para verificar que los caudales recesivos observados y los caudales recesivos simulados son idénticos, se utilizó la prueba no paramétrica de U Mann – Whitney, con un nivel de significancia de 5%. Obteniendo que, los caudales recesivos observados y los simulados son similares o idénticos.
Discipline: Gestión Ambiental y Recursos Naturales
Grade or title grantor: Universidad Nacional de Cajamarca. Escuela de Posgrado
Grade or title: Doctor en Ciencias. Mención: Gestión Ambiental y Recursos Naturales
Juror: Chávez Sánchez, Guillermo Alejandro; Mendo Velásquez, Marcial Hidelso; Alva Plasencia, Edin Edgardo
Register date: 6-Dec-2022; 6-Dec-2022



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